#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2019/10/8 14:22
# @Author  : GXl
# @File    : 4.8.2.py
# @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.5.6


import numpy as np
import random
import re

'''
Parameters:
    dataSet - 整理的样本数据集
Returns:
    vocabSet - 返回不重复的词条列表，也就是词汇表
'''
# 函数说明:将切分的实验样本词条整理成不重复的词条列表，也就是词汇表
def createVocabList(dataSet):
    vocabSet = set([])                      #创建一个空的不重复列表
    for document in dataSet:
        vocabSet = vocabSet | set(document) #取并集
    return list(vocabSet)

'''
Parameters:
    vocabList - createVocabList返回的列表
    inputSet - 切分的词条列表
Returns:
    returnVec - 文档向量,词集模型
'''
# 函数说明:根据vocabList词汇表，将inputSet向量化，向量的每个元素为1或0
def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
    returnVec = [0] * len(vocabList)                               #创建一个其中所含元素都为0的向量
    for word in inputSet:                                          #遍历每个词条
        if word in vocabList:                                      #如果词条存在于词汇表中，则置1
            returnVec[vocabList.index(word)] = 1
        else: print("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word)
    return returnVec                                               #返回文档向量

'''
Parameters:
    vocabList - createVocabList返回的列表
    inputSet - 切分的词条列表
Returns:
    returnVec - 文档向量,词袋模型
'''
# 函数说明:根据vocabList词汇表，构建词袋模型
def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):
    returnVec = [0]*len(vocabList)                          #创建一个其中所含元素都为0的向量
    for word in inputSet:                                   #遍历每个词条
        if word in vocabList:                               #如果词条存在于词汇表中，则计数加一
            returnVec[vocabList.index(word)] += 1
    return returnVec                                        #返回词袋模型

'''
Parameters:
    trainMatrix - 训练文档矩阵，即setOfWords2Vec返回的returnVec构成的矩阵
    trainCategory - 训练类别标签向量，即loadDataSet返回的classVec
Returns:
    p0Vect - 侮辱类的条件概率数组
    p1Vect - 非侮辱类的条件概率数组
    pAbusive - 文档属于侮辱类的概率
'''
# 函数说明:朴素贝叶斯分类器训练函数
def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):
    numTrainDocs = len(trainMatrix)                     #计算训练的文档数目
    numWords = len(trainMatrix[0])                      #计算每篇文档的词条数
    pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)   #文档属于侮辱类的概率
    p0Num = np.ones(numWords); p1Num = np.ones(numWords)#创建numpy.ones数组,词条出现数初始化为1，拉普拉斯平滑
    p0Denom = 2.0; p1Denom = 2.0                        #分母初始化为2,拉普拉斯平滑
    for i in range(numTrainDocs):
        if trainCategory[i] == 1:                       #统计属于侮辱类的条件概率所需的数据，
        												#即P(w0|1),P(w1|1),P(w2|1)···
            p1Num += trainMatrix[i]
            p1Denom += sum(trainMatrix[i])
        else:                                           #统计属于非侮辱类的条件概率所需的数据，
        												#即P(w0|0),P(w1|0),P(w2|0)···
            p0Num += trainMatrix[i]
            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
    p1Vect = np.log(p1Num/p1Denom)                      #取对数，防止下溢出
    p0Vect = np.log(p0Num/p0Denom)
    return p0Vect,p1Vect,pAbusive#返回属于侮辱类的条件概率数组，属于非侮辱类的条件概率数组，文档属于侮辱类的概率

'''
Parameters:
    vec2Classify - 待分类的词条数组
    p0Vec - 侮辱类的条件概率数组
    p1Vec -非侮辱类的条件概率数组
    pClass1 - 文档属于侮辱类的概率
Returns:
    0 - 属于非侮辱类
    1 - 属于侮辱类
'''
# 函数说明:朴素贝叶斯分类器分类函数
def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
    p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + np.log(pClass1)        #对应元素相乘。logA * B = logA + logB，
    														#所以这里加上log(pClass1)
    p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + np.log(1.0 - pClass1)
    if p1 > p0:
        return 1
    else:
        return 0

'''
Parameters:
    trainMatrix - 训练文档矩阵，即setOfWords2Vec返回的returnVec构成的矩阵
    trainCategory - 训练类别标签向量，即loadDataSet返回的classVec
Returns:
    p0Vect - 侮辱类的条件概率数组
    p1Vect - 非侮辱类的条件概率数组
    pAbusive - 文档属于侮辱类的概率
'''
# 函数说明:朴素贝叶斯分类器训练函数
def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):
    numTrainDocs = len(trainMatrix)                      #计算训练的文档数目
    numWords = len(trainMatrix[0])                       #计算每篇文档的词条数
    pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)    #文档属于侮辱类的概率
    p0Num = np.ones(numWords); p1Num = np.ones(numWords) #创建numpy.ones数组,词条出现数初始化为1，拉普拉斯平滑
    p0Denom = 2.0; p1Denom = 2.0                         #分母初始化为2,拉普拉斯平滑
    for i in range(numTrainDocs):
        if trainCategory[i] == 1:                        #统计属于侮辱类的条件概率所需的数据，
        												 #即P(w0|1),P(w1|1),P(w2|1)···
            p1Num += trainMatrix[i]
            p1Denom += sum(trainMatrix[i])
        else:                                            #统计属于非侮辱类的条件概率所需的数据，
        												 #即P(w0|0),P(w1|0),P(w2|0)···
            p0Num += trainMatrix[i]
            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
    p1Vect = np.log(p1Num/p1Denom)                       #取对数，防止下溢出
    p0Vect = np.log(p0Num/p0Denom)
    return p0Vect,p1Vect,pAbusive#返回属于侮辱类的条件概率数组，属于非侮辱类的条件概率数组，文档属于侮辱类的概率

# 函数说明:接收一个大字符串并将其解析为字符串列表
def textParse(bigString):                                       #将字符串转换为字符列表
    listOfTokens = re.split(r'\W*', bigString)                  #将特殊符号作为切分标志进行字符串切分，即非字母、非数字
    return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2]#除了单个字母，例如大写的I，其它单词变成小写

# 函数说明:测试朴素贝叶斯分类器
def spamTest():
    docList = []; classList = []; fullText = []
    for i in range(1, 26):                                             #遍历25个txt文件
        wordList = textParse(open('email/spam/%d.txt' % i, 'r').read())#读取每个垃圾邮件，并字符串转换成字符串列表
        docList.append(wordList)
        fullText.append(wordList)
        classList.append(1)                                            #标记垃圾邮件，1表示垃圾文件
        wordList = textParse(open('email/ham/%d.txt' % i, 'r').read()) #读取每个非垃圾邮件，并字符串转换成字符串列表
        docList.append(wordList)
        fullText.append(wordList)
        classList.append(0)                    		#标记非垃圾邮件，1表示垃圾文件
    vocabList = createVocabList(docList)       		#创建词汇表，不重复
    trainingSet = list(range(50)); testSet = []		#创建存储训练集的索引值的列表和测试集的索引值的列表
    for i in range(10):#从50个邮件中，随机挑选出40个作为训练集,10个做测试集
        randIndex = int(random.uniform(0, len(trainingSet)))              #随机选取索索引值
        testSet.append(trainingSet[randIndex])                            #添加测试集的索引值
        del(trainingSet[randIndex])                                       #在训练集列表中删除添加到测试集的索引值
    trainMat = []; trainClasses = []                                      #创建训练集矩阵和训练集类别标签系向量
    for docIndex in trainingSet:                                          #遍历训练集
        trainMat.append(setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex]))     #将生成的词集模型添加到训练矩阵中
        trainClasses.append(classList[docIndex])                          #将类别添加到训练集类别标签系向量中
    p0V, p1V, pSpam = trainNB0(np.array(trainMat), np.array(trainClasses))#训练朴素贝叶斯模型
    errorCount = 0                                                        #错误分类计数
    for docIndex in testSet:                                              #遍历测试集
        wordVector = setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex])         #测试集的词集模型
        if classifyNB(np.array(wordVector), p0V, p1V, pSpam) != classList[docIndex]:#如果分类错误
            errorCount += 1                                               #错误计数加1
            print("分类错误的测试集：",docList[docIndex])
    print('错误率：%.2f%%' % (float(errorCount) / len(testSet) * 100))


if __name__ == '__main__':
    spamTest()